MOAT: поисковик медийной рекламы
Вопрос творческого подхода к медийной рекламе – это настоящая проблема. Для тех, кто хоть раз работал с медийной рекламой, это очевидно: иногда работают парадоксально «страшные» баннеры, иногда не срабатывают, казалось бы, идеальные графические продукты. Сегодня мы покажем вам по-настоящему уникальный инструмент анализа баннеров (и своих, и чужих). 😉
Состояние дел в отрасли статистики рекламных объявлений для североамериканского рынка веб-маркетинга кардинально изменилась с появлением на рынке поисковой системы MOAT, «заточенной» именно на сбор и анализ информации по рекламным объявлениям/баннерам.
Войдите на страницу ресурса и введите в хорошо заметное поле поискового запроса название интересующего вас бренда, будь то «Apple» и «BMW» или «South Park» и «Barack Obama» и поисковая машина MOAT тут же сформирует для вас страницу выдачи результатов поиска. На этой странице вы сможете увидеть точное число рекламных объявлений, связанных с интересующим вас брендом и размещенных на данный момент времени в Глобальной сети.
Идея подобного сервиса, осуществляющего поиск по рекламным объявлениям, родилась у отцов-основателей MOAT еще на предыдущем месте работы, в знаменитом медиа-агентстве Right Media, где Майк Уолрат (Mike Walrath) был генеральным директором, а братья Гудхарты с ветхозаветными именами Иона и Ной (Jonah and Noah Goodhart) являлись инвесторами. Right Media в 2007 году была продана поисковой системе Yahoo за 850 миллионов долларов, но славная троица решила не почивать на лаврах, а вложить полученные средства в свой собственный проект. Братья Гудхарты и Майк Уолрат вложили в новый старт-ап по 1 000 000 USD из своих личных средств, и мир интернет-маркетинга увидел поисковик MOAT.
Уолрат так объясняет необходимость создания подобного сервиса: «Главная проблема с цифровой рекламой состоит в том, что мы думаем, что мы знаем все, что происходит с нашим объявлением/баннером, и что именно делает его эффективным. На самом деле, все что нам нужно от объявления – это клики и переходы. Но как мы можем повлиять на 2 этих параметра?». Марк убежден, что до появления MOAT рекламодатели пользовались совершенно неверной шкалой измерений успешности рекламного объявления: «На одном конце шкалы – количество показов (непременно в тысячах!), на другом – число кликов. На то, что влияет на эффективность объявления по-настоящему, никто внимания не обращает!».
Марк имел в виду «анатомию» объявления, для анализа которой в сервисе MOAT предусмотрена «тепловая карта» (HeatMap), одна из платных опций сервиса.
Рассмотрим, как «тепловая карта» пригодится для анализа и увеличения кликабельности рекламного объявления/баннера. Вот два баннера для компании HauteLook.
«Красота – это страшная сила», что на практике и подтверждает анализ верхнего баннера: пользователи тянутся курсором к фотографии привлекательной модели, игнорируя CTA-элемент (кнопку «Присоединиться бесплатно»). Кликабельность баннера повысилась в 2,6 раза, стоило только заменить изображение красавицы-модели на «портрет» обуви.
Иона Гудхарт безвозмездно делится с нами важной статистикой, собранной сервисом MOAT: «Типичный показатель CTR для рекламного объявления составляет примерно 0,1%, иначе говоря, даже менее чем 10 из 10 000 посетителей кликнут по вашему объявлению. Пользователи ходят «вокруг да около», как я заметил: 500 из каждых 10000 человек (5%) задерживают курсор мыши над объявлением на полсекунды, и 1000 из 10000 пользователей касаются объявления курсором, не совершая клика. Все вы, рекламодатели, буквально в полушаге от стократного увеличения CTR ваших объявлений, так что постарайтесь сделать эти полшага!».
Rambler Group заключила контракт с Moat Analytics
Компания оценит качество рекламы на всех площадках медиахолдинга
Медиахолдинг Rambler Group начал сотрудничество с глобальным независимым поставщиком решений для оценки качества рекламы в интернете Moat Analytics, входящим в состав Oracle Data Cloud. Компания оценит качество рекламного инвентаря и рекламных контактов на всех площадках холдинга.
В состав Rambler Group входят более 30 ресурсов, среди них такие ведущие digital-медиа как Lenta.ru, Gazeta.ru, Afisha.ru, Championat.com, Rambler.ru. Ежемесячное число уникальных пользователей цифровых активов Rambler Group составляет 56 млн человек.
Moat Analytics проводит аудит более чем по 100 рекламным метрикам: viewability, время нахождения креатива в видимой зоне, взаимодействие с креативом, fraud и другие. Компания Moat, как отмечается в релизе, получила аккредитацию MRC (Media Rating Council) в США. Благодаря высокому качеству сервисы Moat Analytics используют крупнейшие рекламодатели, например, Unilever, Nestle, GSK.
Максим Тадевосян, управляющий директор Rambler&Co :
Привлечение независимых аудиторов для проверки размещения рекламы становится мировым трендом. Российский рынок также делает шаги в этом направлении. Мы хотим делать его более транспарентным, ведь это привлечет на него дополнительные деньги. Поэтому мы готовы к любому аудиту рекламы и трафика, главное — чтобы его проводили партнеры, которые доказали, что их продукты работают и не создают проблем у рекламодателей и пользователей. Moat — известная международная компания, иностранные бренды уже работают с ней в других странах. Инструменты Moat будут доступны для поверки большинства форматов рекламы на ресурсах Rambler Group.
Лопухин Артем, руководитель департамента по медиапланированию «Билайн» :
Измерения Moat Analytics подтвердили, что показатели рекламных кампаний на площадках Rambler Group выше среднерыночных по viewability, IVT, взаимодействию с креативом и времени нахождения креатива в видимой зоне. Мы используем платформу Moat Analytics в течение двух лет, и для нас также важно, что помимо качественной верификации Moat поддерживает пользователей, постоянно развивается и корректно работает на специфичных для Рунета мобильных платформах.
Светлана Михайлова, Digital director Havas Media :
Для нас как медийного агентства размещение рекламы на качественном инвентаре является одним из ключевых параметров закупки трафика у партнеров. Поэтому мы регулярно верифицируем показатели видимости и валидности трафика, на котором размещаются наши клиенты. Сотрудничество Rambler Group с Moat поддерживает принципы рынка двигаться в сторону обеспечения прозрачности замера инвентаря. В свою очередь, в кампаниях наших клиентов на форматах портала «Рамблер» показатель видимости на 24% выше, чем устанавливает Moat, а показатель фрода соответствует заявленному уровню.
Недавно стало известно, что от Rambler требуют 235 млн рублей за незаконную трансляцию матчей чемпионата Италии по футболу.
MoaT, Admon и «Яндекс.Метрика»: сравнение качества работы трех верификаторов трафика
Фрод — настоящая беда интернет-рекламы. На стороне тьмы играют недобросовестные рекламные агенты, которые накручивают посещения и сбивают с толку сервисы. Сторона добра — верификаторы (аудиторы) трафика, которые помогают рекламодателям вычислять фрод. Но и они не безгрешны. Команда RTBSape на массиве сайтов сервиса проверила, какой верификатор работает лучше. Результаты — в статье Сергея Самонина, СЕО RTB.Sape
Рынок рекламы растет из года в год, становится больше инвентаря. Развиваются традиционные инструменты вроде онлайн- и медийной рекламы, вместе с технологиями появляются новые форматы (реклама в приложениях, offline to online, smart TV и др.). Увеличиваются бюджеты, а вместе с ними — поле для махинаций.
Самый популярный (и зловредный) способ отбора средств у рекламодателя — фрод. Так называется трафик, который создается ботами или механизмами накрутки. Поскольку посещения откручивают неживые пользователи, факт визита не имеет ценности для рекламодателя — роботы не любят бренды и не собираются ничего покупать. А деньги за просмотр и клик все равно списываются.
По данным АКАР, только за январь-июнь 2020 года, фрод «украл» у рекламодателей почти 22 млрд рублей — около 20% от вложенных в рекламу средств. Очевидные потери несут и другие участники рынка, включая посредников и отдельных веб-мастеров: игра в черную наносит репутационный урон всей отрасли в целом.
Фрод против аудиторов
Есть несколько способов борьбы с фродом. Самый объективным и надежным считается проверка трафика с помощью верификаторов (или аудиторов). Это специальные сервисы, которые помогают рекламодателям управлять рекламой и контролировать качество посещений.
Сначала инструменты контроля качества трафика появлялись в системах веб-аналитики и крупных сервисов, и этого было достаточно. Но бюджеты росли и появились независимые аудиторские системы, которые со временем превратились в отраслевые стандарты качества.
Верификаторы — независимые диагносты. Они передают рекламодателям данные о качестве получаемого трафика. Зная процент фрода, те могут отсечь некачественный трафик и не слить бюджет на пустышку. Или вернуть часть затраченных средств на нецелевые показы.
Все хорошо, но есть три проблемы:
Какой системой пользоваться, чтобы привлечь максимум целевых визитов? Как не обжечься, если технологии лежат под грифом «секретно», а процесс проверки трафика непрозрачен? Проводить эксперименты.
Методология эксперимента: 8000 сайтов и три испытуемых
RTBSape — платформа управления медийной рекламой и единый инструмент как для монетизации, так и возможности для покупки инвентаря для крупных рекламодателей. На платформе есть собственная система контроля качества для верификации трафика, плюс поддерживаются все решения со стороны клиента, включая проброс пикселей от верификаторов.
Обладая массивом данных по трафику из разных источников, мы решили провести эксперимент: взять несколько тысяч площадок, проанализировать их на качество инструмента с помощью самых популярных верификаторов и сравнить полученные данные. Если получится — проследить закономерности и дать советы вебмастерам.
Для анализа взяли три верификатора: MoaT, Admon, отчет «Яндекс.Метрики» по роботности. Все эти сервисы могут измерять фрод на сайте (просто называют это по-разному).
Коротко об испытуемых:
MoaT и Admon придерживаются принципов IAB/MRC на определение фродового трафика. Отчет «Роботность» считается надежным инструментом оценки качества трафика. Все три сервиса — авторитетные и объективные. Тем интереснее было, что получится.
Ход эксперимента
Коротко расскажем о методологии.
1. Выгрузили сайты с данными.
Для наших целей было необходимо отыскать сайты с данными о качестве трафика от трех верификаторов. Обнаружилось 8811 площадок. Мы выгрузили данные по качеству трафика на этих сайтах в гигантскую таблицу Excel.
Что за цифры? И MoaT и Admon отслеживают показатель IVT (invalid traffic). Такой трафик бывает двух видов: GIVT (базовый̆ недействительный̆ трафик, которые определяется стандартными инструментами) и SIVT (сложный специфический трафик, который весьма сложно идентифицировать.) Мы брали усредненное значение из этих значение.
В отчете «Яндекс.Метрики» нас интересовал показатель роботности. Иными словами, процент трафика, который сгенерировали неживые пользователи.
2. Поделили сайты на три категории (по результатам хотя бы одного верификатора).
3. Сравнили результаты и сделали выводы.
Эксперимент 1. Объективно фродовые сайты: три верификатора
Сначала мы сравнили сайты с объективно большим количеством фрода — то есть ресурсы, у которых верификаторы нашли 70% фродового трафика. Каждый из сервисов посчитал таковыми разное число площадок.
Анализ выявил только 11 общих сайтов. Удивительно малая цифра заставила нас подумать, почему это могло произойти.
1. Состав инструментов для проверки трафика отличался.
Мы вызывали пиксели в момент покупки показа. Однако данные MoaT предоставил рекламный партнер. И мы смотрели результаты в момент покупки рекламы партнером, уже вместе с креативом. Пиксель Admon мы вызывали на каждый купленный показ, независимо от того, кто его покупал. Поэтому теоретически состав трафика на одних и тех же сайта мог отличаться.
2. Значение SIVT и GIVT менялось от показа к показу.
Мы считали комплексное значение IVT как среднее пропорциональное от объема трафика между SIVT и GIVT. Однако доля SIVT и GIVT для каждого показа в верификаторах могла быть разной.
3. Верификаторы действительно различаются в показаниях, поскольку используют разные алгоритмы проверки.
Что из этого правда — пока непонятно. Но нам стало интересно посмотреть на результаты только между этими двумя верификаторами (а роботность изучить отдельно).
Эксперимент 2. MoaT vs Admon
Исследуем на статистику двух верификаторов на трех типах сайтов.
На некоторых сайтах пикселям MoaT и Admon не досталось показов. Цифра в скобках — сайты, на которых пришелся минимум один показ.
Эксперимент 3. Нефродовые сайты: три верификатора
Отдельно изучили информацию от «Яндекс.Метрики». Система веб-аналитики «Яндекса» оценивает посещения роботов — ботов различного характера (как полезных, так и мошеннических). В нашем случае понятие некачественного трафика шире — к нему могут относиться не только заходы роботов, но и, например, авторефреши или трафик с рекламных мест, которые не видны пользователю.
Нецелевые показы и клики при этом генерируют живые пользователи (но под контролем сторонних шпионских программ), а не роботы. Поэтому такие заходы не будут учтены в Метрике. Теоретически данные метрики по роботности могли быть даже мягче, чем показатель IVT у Admon или MoaT. На практике получилось не совсем так.
Количество пересекающихся сайтов по трем верификаторам оказалось в 3 раза меньше, чем общих сайтов по мнению MoaT и Admon. Удивительно, но Метрика считала фрод даже жестче, чем все остальные верификаторы. Вероятно, это связано с тем, что разработчики Яндекса лучше понимают специфику российского рынка и подкрутили алгоритмы в соответствующую сторону.
Переходим к выводам.
Два супервывода
Данных для полноценного анализа оказалось не так много, как хотелось — мы наблюдали только конечный результат работы всех верификаторов. Но есть два вывода, которые мы можем сделать даже на основе скудной информации.
1. Все верификаторы примерно одинаково понимают, что такое хороший трафик.
2. Верификаторы по-разному оценивают некачественный трафик.
Что это значит для рекламодателя
Для оценки качества трафика имеет смысл приобрести один (наиболее выгодный) верификатор. Нефродовые посещения увидят более-менее все.
Если же нужно доказать, что трафик оказался фродовым и не соответствует ожиданиям рекламодателя (например, для возврата средств или расторжения договора), использовать один верификаторов и согласовать его использование с инвентарем в договоре или переписке.
Самый объективный способ побороть фрод — измерять трафик сразу несколькими антифрод-системами и считать качественным трафиком только тот, по которому нет разночтений. Но нужно быть готовым, что его будет чудовищно мало.
Moat Analytics начнет измерять качество рекламы на площадках «Яндекса»
IT-компания продолжает вести переговоры и с другими платформами верификации
«Яндекс» начнет измерять эффективность показов рекламы на сайтах своих проектов с помощью решений компании Moat Analytics. Об этом объявил коммерческий директор «Яндекса» Леонид Савков на Национальном Рекламном Форуме 2019.
Это поможет рекламодателям получать независимую статистику по видимости рекламных объявлений и взаимодействию пользователей с ними. Аналитические инструменты Moat покажут рекламодателю долю некачественного трафика и причины, по которым этот трафик может быть признан таковым.
Леонид Савков:
Мы понимаем желание рекламодателей верифицировать рекламный трафик. В этом вопросе важно учитывать интересы разных сторон рынка, в том числе пользователей, которые хотят обеспечения сохранности и безопасности своих данных. Мы начали прорабатывать свою закрытую платформу для верификации в этом году. В такой системе никакие пользовательские данные не покидают наш периметр. Первым партнёром стал Mediascope. Не так давно мы анонсировали, что скоро начнется работа с Weborama. И сегодня мы рады объявить, что мы достигли договорённостей о старте работ по интеграции с Moat. Мы также продолжаем вести переговоры и с другими платформами верификации.
Moat Analytics проводит аудит более чем по 100 рекламным метрикам: viewability, время нахождения креатива в видимой зоне, взаимодействие с креативом, fraud и другие. Компания получила аккредитацию MRC (Media Rating Council) в США. Благодаря высокому качеству сервисы Moat Analytics используют крупнейшие рекламодатели, например, Unilever, Nestle, GSK. Подобное сотрудничество с компанией начала Rambler Group. Moat оценит качество рекламного инвентаря и рекламных контактов на всех площадках холдинга.
Ранее «Яндекс» отказался передавать данные по рекламным кампаниям сторонним измерителям, объясняя это заботой о защите персональных данных. За полгода ситуация улучшилась, и в сентябре Mediascope и «Яндекс» объявили о сотрудничестве. С помощью user-centric панели Mediascope будет собирать данные об аудитории баннерной и видеорекламы на ресурсах «Яндекса». Кроме Mediascope «Яндекс» настраивает интеграцию с Weborama. В октябре «Яндекс» представил платформу для безопасного подключения независимых верификаторов рекламы. Платформа позволяет получать информацию по ключевым метрикам — число показов, кликов и так далее. При этом у верификаторов не будет доступа к пользовательским данным.
Сколько стоит не показывать рекламу ботам: обзор специализированных сервисов
В предыдущем материале мы рассказали, как с помощью Google Analytics понять, что на ваш сайт заходят боты. Этот материал посвящаем обзору систем, которые фильтруют на трафик-уровне показы рекламного материала. С частью из них мы работаем сейчас, с частью работали в недалёком прошлом.
Сразу скажем, что абсолютное большинство компаний не раскрывают свои алгоритмы вычисления фрода, поэтому мы будем сравнивать их по спектру предоставляемых услуг, стоимости и уровню интеграции с различными DSP.
Что замеряет
Методика замера ботов
Совсем недавно о сотрудничестве с Moat в области Viewability объявила Mail.Ru Group. А незадолго до этого Moat купила сама Oracle.
Всё, что нужно знать о рекламе в мобильных играх
Аналитический обзор Gameloft: рекламные форматы, портрет аудитории, надёжные бенчмарки.
Пиксель Moat принимается абсолютным большинством DSP, популярных в России и за рубежом.
Одним из главных недостатков системы является относительно высокая цена ad serving. Цена одной тысячи замеров в данном случае будет напрямую зависеть от объёма: так, годовой контракт на аудит 500 млн показов обойдется клиенту более чем в 3 млн рублей. А поскольку подобная стоимость верификации, как правило, затрудняет выполнение обязательств по бюджету клиента, нам пока не представилось случая в полной мере протестировать все возможности Moat.
DoubleVerify
Некоторые продукты DoubleVerify изначально интегрированы в такие DSP, как DoubleClick Bid Manager и Mediamath, что существенно упрощает их использование. С начала этого года сервис является официальным для аудита Viewability в Facebook, а также партнёром по верификации трафика YouTube.
Что замеряет, предоставляет
Методика замера ботов
Для того чтобы воспользоваться аналитикой DoubleVerify, необходимо установить соответствующий пиксель на показ, который принимается большинством ключевых селлеров, за исключением «Яндекса». По цене DoubleVerify более демократична, чем Moat, и не имеет минимального объёма закупки. Финальная цена будет зависеть от выбранного пакета услуг:
Итого дополнительная стоимость за 1000 аудируемых показов может варьироваться от 3,5 ₽ до 6,6 ₽, а также корректироваться в зависимости от объёмов закупки и курса валюты.
Эти же продукты (Viewability, Fraud protection, Brand Safety) можно подключать непосредственно из интерфейса DoubleClick Bid Manager при закупке трафика через эту DSP. В данном случае при использовании всех трех продуктов CPM составит не менее 13 рублей. Мы в ADV Digital Center считаем, что для контроля Brand Safety и Viewability эффективнее использовать внутренние бесплатные инструменты DBM.
Double Verify имеет собственную постоянно обновляемую базу, и они готовы предоставлять в DSP готовый сегмент бот-трафика, который собирается на основании статистики по всем аудируемым показам DoubleVerify. Мы также попробовали реализовать эту функцию в DBM, но, к сожалению, достаточное количество данных у DoubleVerify есть только для европейского и американского рынка, поэтому решение для российских рекламодателей будет неэффективным.
С другой стороны, мы сотрудничаем с DoubleVerify по одному из наших клиентов для независимого измерения Viewability и Fraud как для programmatic-кампаний, так и для классических медийных размещений. За время нашего сотрудничества было проаудировано около 50 млн показов. Исходя из полученных данных, мы можем сделать следующие выводы:
DoubleVerify предоставляет статистику вплоть до конкретного домена, с которого пришел нецелевой показ, что позволяет создавать blacklists из подобных источников трафика для последующего их исключения из таргетирования, так что с каждой последующей рекламной кампанией мы стараемся сводить к нулю процент ботов.
Ad Science
По уровню интеграции с селлерами, ценовой политике и списку продуктов компания Integral Ad Science схожа с DV (DoubleVerify). Недавно IAS объявили о своём сотрудничестве с Facebook (включая Instagram и Audience Network) в области замера бот-трафика и Viewability, а ещё раньше — о сотрудничестве с YouTube в сфере измерения Brand Safety.
Услугами IAS можно воспользоваться, установив соответствующий пиксель на показ ваших рекламных материалов; кроме того, основные продукты IAS уже интегрированы с DSP.
По данным IAS за второе полугодие 2016 года:
Коллеги из IAS ставят следующие бенчмарки по аудируемым метрикам:
Всего c помощью IAS мы проанализировали около 45 млн показов, в основном по баннерным медийным размещениям (без programmatic-кампаний). По нашим размещениям мы имеем показатели, соответствующие бенчмаркам от IAS, хотя результаты по всем метрикам могут значительно отличаться от кампании к кампании.
Adloox
Партнёр Adloox в России — Weborama Russia, осуществившая интеграцию технологии со своим инструментом Weborama Campaign Manager, который мы активно используем в ADV Digital Center. Благодаря интеграции нам не составляет труда постоянно проводить исследования Adloox для нескольких наших клиентов, и, поскольку экспертизы по данному вендору у нас гораздо больше, чем по вышеперечисленным, остановимся на нём подробнее.
Компания Adloox, основанная в Париже в 2009-м один из специализированных игроков рынка услуг по верификации и аудиту рекламного трафика. Платформа сертифицирована американским объединением участников медиаиндустрии Media Rating Council (MRC). Сегодня технология используется в 52 странах и обслуживает более 300 крупных клиентов, среди которых бренды, агентства, площадки и крупнейшие в отрасли programmatic-платформы (DSP).
Аккредитация MRC технологий по определению Fraud относится к категории Sophisticated Invalid Traffic Detection/Filtration. Посмотрите полную таблицу со всеми игроками и таблицу со всеми аккредитациями. В нашем случае наиболее актуальным является блок, относящийся к интернету.
Что замеряет
Измерения происходят при помощи технологии AdFraud, позволяющей получить данные как по базовым (General Invalid Trafic), так и по продвинутым (Sophisticated Invalid Trafic) категориям. Общий процент фрода складывается из 8 категорий (указаны ниже), и что важно — выявляется не только фрод в его классическом понимании (botnet, показ рекламы боту), но и другие способы напрасно потратить деньги рекламодателя: реклама поверх рекламы, плохой авторефреш и т. д. Разбивка возможна до уровня флайта, то есть отдельного кода/пикселя, который мы устанавливали для аудита.
Подсчёт производится как по десктоп-, так и по мобайл-каналам. Используя данную технологию, особенно в programmatic-сетях, можно не только зафиксировать все случаи мошенничества, но и понять его тип: «льют» ли рекламодателю ботов, использует ли сеть фейковые домены, нагоняется ли трафик со стороны, происходит ли кража cookies пользователей. Последнее особенно актуально для CPA и CPI сетей, так как мошенники могут делать платным органический трафик (у Adloox такое воровство cookies находится в разделе Cookie stuffing).
Adloox использует как фильтрацию по известным базам источников бот-трафика, так и анализ поведения пользователей, отслеживание триггеров странного поведения, которые сигнализируют о том, что пользователь не человек.
Можно выделить следующие наборы критериев
1) Known Data-Center — известные накопленные технологией базы источников бот-трафика, верифицированные с MRC.
2) Activity-based Detection and Removal Techniques — поведенческие критерии.
К примеру, бот закрывает рекламу через доли секунды после отработки события Impression.
Или клики по кнопке «Закрыть» на ресурсе происходят строго в одну и ту же точку дисплея (по заранее созданной навигации).
Или наблюдается аномально большое количество показов рекламы с одного IP с одними cookies.
И так далее, полный список привести невозможно, так как это и закрытая информация (ноу-хау), и постоянно пополняемая в соответствии с непрерывно умнеющими роботами база.
3) Auto-Refresh Ad Detection — аномально частое обновление страницы, через равные промежутки времени, инициированное не сайтом, а «пользователем», то есть ботом.
4) Robotic Indicators or Suspect Strings — такие же поведенческие характеристики, как и в пункте 2, но скорее с пометкой «подозрительное поведение».
5) Non-browser user agent header — браузер умышленно скрывает user agent.
6) Old browsers — устаревшие версии браузеров служат косвенным признаком мошеннических схем и/или угрозы безопасности. Как пример, браузер Chrome обновляется автоматически и постоянно, и если сейчас актуальной версией является 59-ая, то большое количество показов в версиях 47, 50, 57 и далее говорят о том, что машина пользователя, вероятнее всего, заражена — хотя бы потому, для запрета обновления браузера должна быть веская причина, которой, как правило, является наличие Malware.
Категоризация ботов по adloox
Серверы/машины, созданные для накрутки трафика; действуют, как большое количество пользователей для создания событий (просмотров рекламы). Наиболее распространенный тип фрода
Вредоносное программное обеспечение, заражающее компьютер/девайс с целью фейковых показов рекламы во время его работы
Фейковый вызов рекламы с подстановкой URL реального сайта в счётчик Ad-сервера. Дает Ad-серверу ложную информацию о месте открутки рекламы
Слишком частое автообновление страницы или части страницы сайта с целью накрутки показов рекламы. Засчитывается при частоте автообновлений менее 30 секунд
Программа, добавляющая слой поверх сайта или поверх рекламного блока с целью показа рекламы поверх другой рекламы + накрутка показателей видимости для сайта в целом
Фейковые сайты, созданные по шаблону и не содержащие актуального контента, без органического трафика и пользовательской активности
Домен пользуется услугами генератора трафика, помечается именно non-human трафик
Накрутка трафика: например, пользователи попадают на конкретную страницу сайта не через поисковик или навигацию, а по прямой ссылке
Предустановленны следующие категории: Illegal, Adult, Adclutter, Violent/Weapons, Discriminatory, Alcohol/Drugs.
Возможна установка собственных ключевых слов для категоризации контента, а также загрузка клиентских black- и white-листов.
Стоимость исследования рассчитывается по схеме CPM. В зависимости от набора отчётов (только Fraud, только brand Safety, всё вместе, всё вместе + видимость) стоимость CPM составляет порядка 15 — 20 рублей и выше.
В результате наших многичесленных тестов по баннерным размещениям мы получили от 3% до 13% фрода в программатик-кампаниях и от 2% до 18% фрода по медийным размещениям. Большая часть фрода оказалась в категории Adware, то есть показы рекламы на заражённых устройствах.
ComScore
Anti-fraud или фильтрация невалидного трафика (IVT) как сервис у ComScore входит в продукт vCE (validated Campaign Essentials) — это валидация и верификация рекламных кампаний в digital. Подробнее об этом продукте можно почитать на сайте сервиса. Есть три варианта валидации digital-РК в vCE:
Соответственно, для валидации трафика на предмет фрода нам достаточно будет воспользоваться пакетом Ad Validation Only, так как сюда входит замер NHT — non-human traffic. Одними из своих преимуществ коллеги из ComScore считают обнаружение невалидного трафика многих типов:
ComScore гордится и другой разработкой по выявлению роботного трафика — Triple Detection. Triple Detection Technology использует 3 основных источника данных ComScore — ad tags, census page tags и панель людей, что позволяет измерять IVT лучше, чем более простые технологии.
За последнее время нам не доводилось проводить какие-либо измерения качества трафика с помощью ComScore. А делиться с читателями старыми знаниями мы считаем неправильным;-)
В заключение
В прошлом материале мы рассказали как бороться с ботами на уровне Google Analytics, и что можно сделать минимальными усилиями и ресурсами. В этом поделились опытом борьбы с мошенническим трафиком на уровне показа рекламы с помощью сторонних верификаторов, а в третьем материале расскажем, как с проблемой борются на стороне DSP.
Наша цель — рассказать обо всех аспектах нелёгкой борьбы с фродом и инструментах, которые существуют для этого на рынке.
